Sobre o Curso

O MBA em Negócios Disruptivos está focado na criação de novos mercados e substituição de modelos de negócios estabelecidos. Os modelos de negócios disruptivos tem como pré-requisito a criação, desintermediação, refinamento, reengenharia ou otimização de um produto / serviço, papel / função / prática, categoria, mercado ou setor. As empresas mais bem-sucedidas incorporam o pensamento disruptivo em todas as suas práticas de negócios e gerenciamento para obter proposições diferenciais de valor competitivo. As empresas tradicionais lutam para conquistar participação de mercado em uma tentativa de sobreviver, enquanto as disruptivas se tornam marcas dominantes da categoria, garantindo a sustentabilidade. Estes mercados estão em constante transformação digital e sendo literalmente desmaterializados.

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Objetivos

Propiciar aos profissionais o conhecimento estratégico para tomada de decisão baseada nos conceitos, tecnologias e modelos fundamentais de dinâmica de mercado que estão sendo revolucionados por Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Realidade Virtual/Aumentada, IoT, Big Data e Blockchain. Identificar os pré-requisitos para cases de mercado onde estas tecnologias exponenciais são viáveis ou não são viáveis de serem aplicadas. Se capacitar nas metodologias de criação de negócios disruptivos que são utilizadas no lean startup.

O Profissional

Profissionais, executivos e tomadores de decisão que queiram se capacitar nas oportunidades criadas pelas novas tecnologias disruptivas e nas metodologias do ecossistema de startups para desenvolvimento de negócios. Tecnologias disruptivas serão abordadas do ponto de vista de criação de modelos de negócios.  O mercado precisa de gestores capazes de entender as oportunidades e limitações destas tecnologias disruptivas e capazes de criar rapidamente modelos exponenciais de valor. Exemplos expoentes de negócios disruptivos serão abordados neste MBA com disciplinas especificas nos segmentos de fintechs, healthtechs, agrtechs, construtechs, legaltechs, edtechs.

Pré-Requisitos

Graduação em instituição de ensino superior reconhecida pelo Ministério da Educação (MEC)

Público Alvo

Saber programar não é pré-requisito deste curso.  Buscamos profissionais graduados em qualquer área do conhecimento que queiram desenvolver modelos de negócios disruptivos baseados em tecnologias exponenciais como Inteligência Artificial, Blockchain, Realidade Virtual, Internet da Coisas (IoT), Ciência de Dados utilizando metodologias de Lean Startups. No mercado faltam gestores com conhecimento estratégico para tomada de decisão em tecnologias e modelos de negócios disruptivos. Profissionais com interesses em mercados de Fintechs, Insuretechs, Edtechs, Legaltechs, Agrtechs, Healthtehcs, Construtechs, dentre outros que estão sendo impactados pela disrupção.

Metodologia de Aplicação

As aulas acontecerão duas vezes por semana e serão remotas no formato telepresencial ao vivo com cada professor utilizando a plataforma online do Blackboard Collaborate. O conteúdo de todas as aulas online fica gravado e o aluno pode rever as aulas a qualquer momento.

Ao longo do curso, o aluno aplicará, em situações práticas e em estudos de caso reais os ensinamentos absorvidos. As aulas são expositivas e demonstrativas, com tarefas individuais e em grupo com foco na prática.

Em todas as disciplinas o aluno será avaliado por entregáveis como estudos de caso, pitches, BMC (business model canvas) e dashboards em diferentes ferramentas e plataformas de desenvolvimento vistas ao longo do curso. Não temos provas e nem TCC (Trabalho de Conclusão de Curso).

Mercado de Trabalho

Alta competitividade do mercado e a rapidez das inovações exigirão um desempenho cada vez mais eficaz dos gestores destas indústrias em disrupção, seja nas grandes empresas nacionais e multinacionais ou nas pequenas e médias empresas. Disrupção é um termo cada vez mais recorrente nas áreas de empreendedorismo e inovação. Um negócio disruptivo é a junção de tecnologias disruptivas com modelos de negócios disruptivos. A principal referência hoje no mercado em termos de negócios disruptivos são as metodologias utilizadas pelas startups para descoberta de cliente, descoberta de produto, escalabilidade de produtos/serviços.

Disrupção se traduz em um produto ou serviço que cria um novo mercado e desestabiliza os concorrentes que antes o dominavam. É geralmente algo mais simples, mais barato, mais rápido, mais customizado do que o que já existe, ou algo capaz de atender um público que antes não tinha acesso ao mercado. Em geral começa servindo um público modesto, até que abocanha todo o segmento.

Matriz Curricular

  • Design Thinking
  • Lean Startups & Modelos de Negócios Disruptivos
  • Descoberta do produto e do cliente
  • Customer Development
  • Valuation e Venture Capital
  • Growth Hacking
  • Internet das Coisas (IoT) & BIG DATA
  • Inteligência Artificial & Ciências de Dados
  • Realidade Virtual & Realidade Aumentada
  • Blockchain
  • Fintechs & Insurtechs
  • Legaltechs
  • Edtechs & Healthtechs
  • Tópicos Especiais 1: Agritechs
  • Tópicos Especiais 2: Construtechs & Industria 4.0

Matriz Curricular

  • Introdução as Tecnologias de Ciência de Dados
  • Análise Exploratória e Visualização de Dados
  • Softwares para uso em Ciência de Dados I
  • Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão I
  • Softwares para uso em Ciência de Dados
  • Data Mining e Machine Learning I
  • Softwares para uso em Ciência de Dados III
  • Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão II
  • Data Mining e Machine Learning II
  • Big Data e Ecossistema Hadoop
  • Tópicos Avançados em Machine Learning e Deep Learning
  • Projeto aplicado e Tópicos Avançados em Métodos Estatísticos para Ciência de Dados
Cada disciplina tem carga horária de 100 horas.
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Matriz Curricular
  • Introdução as Tecnologias de Ciência de Dados
  • Análise Exploratória e Visualização de Dados
  • Softwares para uso em Ciência de Dados I
  • Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão I
  • Softwares para uso em Ciência de Dados
  • Data Mining e Machine Learning I
  • Softwares para uso em Ciência de Dados III
  • Métodos Estatísticos de Apoio à Decisão II
  • Data Mining e Machine Learning II
  • Big Data e Ecossistema Hadoop
  • Tópicos Avançados em Machine Learning e Deep Learning
  • Projeto aplicado e Tópicos Avançados em Métodos Estatísticos para Ciência de Dados
Cada disciplina tem carga horária de 50 horas.